Оценка рисков в принятии инвестиционных решений

ПЛАН



1) Введение……………………………………………………...2стр.

2) Проектные риски: общие положения…………………….…4стр.

3) Основные способы снижения проектных рисков……11стр.

4) VаR – модели оценки инвестиционных рисков…………..13стр.

5) Заключение…………………………………………………..20стр.

6) Список использованной литературы………………………22стр.



...

ПЛАН



1) Введение……………………………………………………...2стр.

2) Проектные риски: общие положения…………………….…4стр.

3) Основные способы снижения проектных рисков……11стр.

4) VаR – модели оценки инвестиционных рисков…………..13стр.

5) Заключение…………………………………………………..20стр.

6) Список использованной литературы………………………22стр.

ПЛАН



1) Введение……………………………………………………...2стр.

2) Проектные риски: общие положения…………………….…4стр.

3) Основные способы снижения проектных рисков……11стр.

4) VаR – модели оценки инвестиционных рисков…………..13стр.

5) Заключение…………………………………………………..20стр.

6) Список использованной литературы………………………22стр.

Событием в теории вероятностей называется то, что может произойти или не произойти при осуществлении определенного комплекса условий. Каждое такое осуществление называется испытанием. В качестве примеров события можно привести банкротство предприятия, рост (снижение) цен на акции, газ, продукты и т.д. События могут происходить обязательно, т.е. быть детерминированными, и не обязательно, т.е. случайными.
прибыль
риск
Рис.1. Взаимосвязь прибыли и риска проекта
Относительной частотой случайного события А называется отношение числа появления этого события к числу равновозможных случаев.
Вероятность может быть объективной, т.е. вычислена на основе относительной частоты, с которой происходятсобытия, и субъективной, определяемой предположениями относительно будущего, основанными на суждении или личном опыте экспертов.
Случайной величиной называется такая, которая в результате испытания принимает определенное значение; в повторных испытаниях значения случайной величины может изменяться. Случайные величины могут быть дискретными и непрерывными.
Чтобы задать дискретную случайную величину, необходимо перечислить ее возможные значения и вероятности, которыми они достигаются.
Непрерывная случайная величина может принимать все возможные значения и задаваться в виде функции плотности вероятности. Одним из наиболее простых примеров служит величина, равномерно распределенная по некоторому интервалу, т.е. принимающая все значения из этого интервала равной вероятностью и не принимающая значений вне этого интервала.
Одной из важнейших числовых характеристик случайной величины является ее математическое ожидание, называемое также значением или центром распределения случайной величины.
Для дискретной случайной величины математическое ожидание
определяется:
-математическое ожидание случайной величины x;
xj -значение случайно величины x при j-ом исходе
Pj -вероятность j-го исхода
В формуле для определения математического ожидания непрерывной случайной величины вместо вероятности используется функция плотности вероятности:
f(x)-функция плотности вероятности

Математическое ожидание случайной величины есть величина неслучайная (детерминированная). Оно имеет ту размерность, что и случайная величина и заключено между наименьшим и наибольшим возможными ее значениями.
При проведении практических расчетов удобно использовать некоторые свойства среднего значения. Например, если случайную величину умножить на константу, то и математическое ожидание умножиться на ту же константу. Если сложить две случайные величины, то их среднее значение также сложится. В частности, если к случайной величине добавить константу, то и среднее значение увеличится на эту же константу. Если необходимо определить среднее значение произведения двух независимых случайных величин, то нужно перемножить их математические ожидания.
3) Основные способы снижения проектных рисков.
Большинство нефтегазовых проектов характеризуется повышенной степенью риска. В свою очередь, высокая степень риска проекта приводит к необходимости поиска путей ее снижения. В практике управления проектами существует несколько способов снижения риска.
Риск проекта на этапе его реализации можно уменьшить, предусмотрев диверсификацию – распределение усилий предприятия между видами деятельности, результаты которых непосредственно не связаны между собой.
Принимая решение об инвестициях в какой-либо проект, инвестор должен рассматривать проект не изолированно, а во взаимосвязи с другими проектами и с уже имеющимися видами деятельности предприятия. В целях снижения риска желательно выбирать производство таких товаров или услуг, спрос на которые изменяется в противоположных направлениях.
Для измерения взаимосвязи между какими-либо видами деятельности предприятия используется показатель корреляции. Диверсификация с отрицательной корреляцией, в основном, несколько уменьшает совокупную отдачу от проектов, но в тоже время сокращает риск резкого уменьшения доходов.
Распределение риска между участниками проекта также является одним из способов его снижения. Обычная практика распределения риска заключается в том, чтобы сделать ответственным за конкретный вид риска того участника проекта, который в состоянии лучше всех остальных рассчитывать и контролировать этот риск.
Проблема распределения риска носит двойственный характер, обусловленный участием в инвестиционном проекте по меньшей мере двух участников продавца и покупателя или заказчика и исполнителя (подрядчика). Заказчик стремится по возможности уменьшить стоимость контракта. С другой стороны исполнитель работ при формировании портфеля заказов стремится к получению приемлемой для него массы прибыли. Прибыль исполнителя при реализации какого – либо проекта может быть определенна по формуле:
П- прибыль с учетом риска
K- начальный капитал
Чj-возможная прибыль исполнителя при реализации j-го исхода работ
P(xj)- вероятность j-го исхода
J=1,2,…. N-число возможных исходов
Большинству крупных проектов в нефтегазовой промышленности, как показывает практика, свойственны задержки в их реализации, что может привести к такому увеличению стоимости работ, которая превысит первоначальную стоимость проекта.
1. Выход из такой ситуации заключается в том, что к участию в проекте должна быть привлечена страховая компания. Страхование риска есть по существу передача определенных рисков страховой компании.
2. Уменьшить уровень риска проекта в ряде случаев можно путем приобретения дополнительной информации, позволяющей уточнить некоторые параметры проекта, повысить уровень надежности и достоверности исходной информации и снизить вероятность принятия неэффективного решения.
Приобретение дополнительной информации проведения эксперимента целесообразно, если стоимость информации (эксперимента) не превышает минимального среднего риска.
3. Последним из наиболее распространенных способов снижения риска проекта является резервирование средств на покрытие непредвиденных расходов. Этот способ предусматривает установление соотношения между потенциальными рисками, влияющими на стоимость проекта, и размером расходов, необходимых для преодоления нарушений в ходе его реализации.
При определении суммы резерва необходимо учитывать точность первоначальной оценки стоимости проекта и его элементов в зависимости от этапа проекта, на котором проводилась эта оценка.
А) При первом подходе резерв делится на две части: на общий и специальный.
Б) Второй подход к созданию структуры резерва предполагает определение непредвиденных расходов по видам затрат: основные и вспомогательные материалы, оборудование, заработная плата и т.д.
В общем случае резерв не должен использоваться для компенсации потерь, понесенных вследствие неудовлетворенной работы участников проекта.
4) VаR – модели оценки инвестиционных рисков
Для всесторонней (количественной и качественной) оценки рыночного риска в настоящее время в мире все активнее используется методология Value-at-Risk (VaR). Существует множество неточных переводов и понятий "Value-at-Risk" типа "стоимость под риском", "стоимостная оценка (мера) риска" или даже "рисковая стоимость" и т.п., но, по мнению экспертов, подобные термины в научно-практической литературе следует использовать без перевода, используя латинские аббревиатуры и стараясь по возможности математически точно определять эти понятия с практическими иллюстрациями на примерах, применяя единую аббревиатуру.
VaR - это вероятностно-статистический подход для определения соотношения ценовых показателей и риска, основным понятием в нем является распределение вероятностей, связывающее все возможные величины изменений рыночных факторов с их вероятностями.
Методология VaR стала особенно широко применяться в последние годы и сегодня используется в качестве единого унифицированного подхода к оценке риска международными банковскими и финансовыми организациями. Например, Банк международных расчетов (BIS) применяет VaR в качестве основы при установлении нормативов величины собственного капитала относительно риска активов.
Сторонники данной концепции верят, что в конечном итоге VaR позволит на общем языке обсуждать проблемы оценки риска финансовым директорам, бухгалтерам, акционерам, управленцам, аудиторам и регулирующим органам всех стран. Методология VaR обладает рядом других несомненных преимуществ, так как позволяет:
- оценить риск в терминах возможных потерь, соотнесенных с вероятностями их возникновения;
- измерить риски на различных рынках универсальным образом;
- агрегировать риски отдельных позиций в единую величину для всего портфеля, учитывая при этом информацию о количестве позиций, волатильности на рынке и периоде поддержания позиций.
К другим важным достоинствам VaR относятся: простота и наглядность расчётов, консолидация информации, возможность сравнительного анализа потерь и соответствующих им рисков, а также то, что сам процесс оценки риска не менее важен, чем результат. VaR -своеобразный способ мышления и рассуждения о рисках.
К недостаткам VaR относятся сильные и слабые допущения о свойствах финансовых рынков, поведении экономических агентов на этих рынках, о виде и параметрах эмпирической функции распределения вероятностей, о чувствительности портфеля и ряд других.
При оценке VaR практически не учитывается ликвидность - важная характеристика всех рынков, особенно российских. Это может привести к тому, что в отдельные моменты изменение структуры портфеля для уменьшения риска может оказаться бесполезным.
С помощью VaR оценивается вероятность возникновения потерь больше определенного уровня, то есть оценивается "вес хвоста" распределения, поэтому дополнительно к VaR рекомендуется изучать поведение портфеля в стрессовых ситуациях (Stress-testing) и использовать сценарный подход (Scenario Approach), чтобы оценить "длину хвоста" распределения.
К тому же VaR (как, впрочем, большинство известных методологий и методик) не дает абсолютной оценки возможных потерь, иногда VaR - "прогноз непрогнозируемых событий".
К недостаткам также следует отнести то, что он требует проведения большой работы по сбору исторических данных и их обработке. Кроме того, оценка возможных изменений стоимости портфеля ограничена набором предыдущих исторических изменений. Типичная проблема при использовании данного метода состоит в отсутствии требуемого объема исторических данных. Чтобы получить более точную оценку VaR, необходимо использовать как можно больший объем данных, но использование слишком старых данных приводит к тому, что сегодняшний (и тем более будущий) риск будет оценен на основе данных, которые не соответствуют текущему состоянию рынка.
Однако VaR - действительно универсальный подход к оценке рыночных рисков, методология и элемент культуры современного риск-менеджмента.
Одна из главных целей разработки концепции VaR - одним единственным числом агрегировать и отобразить информацию о рыночных рисках портфеля, а также о рисках составляющих портфель сегментов и элементов.
портфеля финансовых инструментов при заданном распределении за определенный период времени во всех случаях, за исключением заранее заданного малого процента ситуаций.
Итак, VaR - величина максимально возможных потерь, такая, что потери в стоимости данного портфеля инвестора за определенный период времени с заданной вероятностью не превысят этой величины.
Таким образом, VaR дает вероятностную оценку потенциальных убытков по портфелю в течение определенного временного периода при экспертно заданном доверительном уровне. Доверительный уровень определяет вероятность наступления определенного события (например, 99% или 99,9%). Доверительный уровень часто соответствует доверительному уровню, используемому при расчете показателя отдачи на капитал RAROC (показатель «очищенной» от риска прибыли с капитала).
Итак, для вычисления VaR необходимо определить ряд базовых элементов, непосредственно влияющих на его величину. В первую очередь это вероятностное распределение рыночных факторов, напрямую влияющих на изменения цен входящих в портфель активов. Понятно, что для его построения необходима некоторая статистика по поведению каждого из этих активов во времени. Если предположить, что логарифмы изменений цен активов подчиняются нормальному (гауссовскому) закону распределения с нулевым средним, то достаточно оценить только волатильность (здесь Volatility - среднеквадратическое отклонение приращения логарифма цены актива в единицу времени).
Однако на реальном российском финансовом рынке (впрочем, как и на многих зарубежных и международных рынках) предположение (гипотеза) о нормальности распределения, как правило, не выполняется.
После задания функций распределения рыночных факторов необходимо выбрать доверительный уровень, то есть вероятность, с которой наши потери не должны превышать VaR. Затем надо определить период поддержания позиций (holding period), на котором оцениваются потери. При некоторых упрощающих предположениях легко показать, что значение VaR портфеля пропорционально квадратному корню из периода поддержания позиций. Поэтому при принятии этих предположений или их достоверности достаточно вычислять только однодневную величину VaR. Тогда, например, четырехдневное значение VaR будет в два раза больше, а 25-дневное - в пять раз.